#5では、11章の内容を取り扱いました。 #6では、9章の内容を部分空間法と主成分分析について取り扱えればと思います。以下、目次になります。 1. 9章内容（部分空間法）1.1 部分空間(9.1)1.2 主成分分析(9.2)1.3 特異値分解(9.3)1.4 部分空間法(9.4)1.5 ラン…

#1では1章〜2章の内容、#2では3章〜4章の内容、#3では5,10章、#4では、6,7,8章の内容を取り扱いました。 #5では、11章の内容を決定木とランダムフォレストについて取り扱えればと思います。分量的に9章と同時に取り扱おうと思いましたが、全くの別概念なので…

1では1章〜2章の内容、#2では3章〜4章の内容、#3では5,10章の内容を取り扱いました。 #4では、6,7,8章の内容をベースに関数で規則を構成する方法について取り扱えればと思います。以下、目次になります。 1. 6章内容（線形識別関数）1.1 線形識別関数の定義(…

#1では1章〜2章の内容、#2では3章〜4章の内容を取り扱いました。 #3では5章,10章の内容をベースに距離を用いた識別規則の構築について取り扱えればと思います。以下、目次になります。 1. 5章内容（k最近傍法; kNN法）1.1 最近傍法とボロノイ境界(5.1)1.2 kN…

#1では、機械学習の概要ということで、1章〜2章の内容を取り扱いました。 #2では3章〜4章の内容をベースにベイズの識別規則や確率モデルについて取り扱えればと思います。以下、目次になります。 1. 3章内容（ベイズの識別規則）1.1 ベイズの識別規則(3.1)1.…

機械学習の入門書としてですが、PRMLは少々ごつい本なので、『はじめてのパターン認識』はそこまで分量も多くなくざっと読むには良いのではと思います。レベル感としても理工系の大学3,4年向けくらいでそこまでハードルも高くないです。とはいえ細部の記述が…